Mapper maps input key/value pairs into intermediate key/value pairs. E.g. Input: (docID, doc) Output: (term, 1) Mapper Class Prototype: Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> // Object:: INPUT_KEY // Text:: INPUT_VALUE // Text:: OUTPUT_KEY // IntWr…

Mapper类4个函数的解析 Mapper有setup(),map(),cleanup()和run()四个方法.其中setup()一般是用来进行一些map()前的准备工作,map()则一般承担主要的处理工作,cleanup()则是收尾工作如关闭文件或者执行map()后的K-V分发等.run()方法提供了setup->map->cleanup()的执行模板. 在MapReduce中,Mapper从一个输入分片中读取数据,然后经过Shuffle and Sort阶段,分发数据给Reducer,在M…

mapreduce过程key 和value分别存什么值 https://blog.csdn.net/csdnliuxin123524/article/details/80191199 Mapper抽象类参数 Mapper< Object, Text, Text, IntWritable> Mapper< Text, Text, Text, Text> Mapper< Text, IntWritable, Text, IntWritable> 第一二个表示输入map的ke…

Reducer receives (key, values) pairs and aggregate values to a desired format, then write produced (key, value) pairs back into HDFS. E.g. Input: (term, [1, 1, 1, 1]) Output: (term, 4) Reducer Class Prototype: Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWrit…

…

折腾了半天.终于编写成功了第一个自己的mapreduce程序,并通过打jar包的方式运行起来了. 运行环境: windows 64bit eclipse 64bit jdk6.0 64bit 一.工程准备 1.新建java project 2.导入jar包 新建一个user library 把hadoop文件夹里的hadoop-core和lib包里的所有包都导入进来,以免出错. 二.编码 1.主要是计算单词的小程序,测试用 package com.hirra; import java.io.IO…

Java编程MapReduce实现WordCount 1.编写Mapper package net.toocruel.yarn.mapreduce.wordcount; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import java.io.IOException; import java.util.St…

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 欢迎转载 抽空用kettle配置了一个Mapreduce的Word count,发现还是很方便快捷的,废话不多说,进入正题.一.创建Mapper转换 如下图,mapper读取hdfs输入,进行word的切分,输出每个word和整数常量值 1>MapReduce Input:Mapper输入,读取HDFS上的输入文件内容以键值对存储; 2>Spit filed to rows:读取value值以分隔符 &qu…

前言 前面一篇博文写的是Combiner优化MapReduce执行,也就是使用Combiner在map端执行减少reduce端的计算量. 一.作业的默认配置 MapReduce程序的默认配置 1)概述 在我们的MapReduce程序中有一些默认的配置.所以说当我们程序如果要使用这些默认配置时,可以不用写. 我们的一个MapReduce程序一定会有Mapper和Reducer,但是我们程序中不写的话,它也有默认的Mapper和Reducer. 当我们使用默认的Mapper和Reducer的时候,m…

一切从示例程序开始: 示例程序 Hadoop2.7 提供的示例程序WordCount.java package org.apache.hadoop.examples; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.…